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IT연구개발팀

주요 협력 기관

  • 한국생산기술연구원
  • 대구기계부품연구원

IT연구개발팀

주요 협력 기관

  • 한국생산기술연구원
  • 대구기계부품연구원

IT연구개발팀 개발 문화

GitHub PR( 리퀘스트) 활용한 코드 리뷰
건강한 피드백 및 토론으로 팀 내 의사소통 원활
서로의 기술 및 해결 방법을 배우며 팀의 전반적인 개발 능력 향상

confluence 이용한 문서화 정보공유
중앙 집중식 문서 관리로 효과적이고 편리한 정보 공유
 여러 사람이 동시에 문서를 편집할 수 있으므로 간편한 협업

Jira 이용한 일정 이슈 관리
실시간 프로젝트 진행 상황을 시각화하여 전체적인 진척도 파악
팀원별 역할을 명확히 정의하고, 각자의 작업을 분리하여 협업 강화

프로젝트 매니저

프로젝트의 목표와 범위를 정의하고, 작업 일정을 설정하며, 프로젝트 진행 상황을 추적하고 관리합니다. 이를 통해 팀원들의 업무를 조정하고 프로젝트 일정을 준수합니다.

프론트엔드

생산현장에 사용되는 다양한 모니터링 화면을 위한 웹화면, 생산현황과 분석내용을 보여주는 백오피스를 개발합니다.

백엔드

수집된 데이터를 클라우드에 저장 및 처리하고 다양한 분석 로직 및 RestfulAPI를 개발합니다.

엣지시스템 개발

기계 데이터를 실시간 수집하고 1차 가공, 클라우드 전송합니다.

데이터분석

기계에서 발생되는 대량의 다양한 데이터를 분석하고 인사이트를 발굴, 이를 인공지능에 적용하기위해 연구합니다.

시스템엔지니어

바로팩토리 서비스 현장 설치와 이슈 트랙킹 및 고객 대응을 전담

기술스택

엣지시스템개발

– Go, Rust, Python
– FOCAS, OPC UA

당사의 엣지시스템 개발자들은 현대적인 프로그래밍 언어인 Go, Rust, Python을 깊이 연구하여 다양한 기술 스택을 활용하여 엣지환경에서의 데이터 수집, 처리, 제어를 효율적으로 수행합니다. 이들은 각 언어의 특성을 고려하여 Go의 뛰어난 성능과 안정성, Rust의 안전성과 메모리 관리, Python의 다양한 라이브러리 및 생산성을 적절히 활용합니다. 또한 FOCAS와 OPC UA와의 통합을 고려하여 엣지시스템에 적합한 언어를 선택하여 시스템 간의 통합과 상호 운용성을 확보하고 있습니다. 이를 통해 엣지환경에서의 데이터 처리와 제어에 있어서 우수한 성능과 안정성을 보장하며, 비즈니스 요구사항을 충족시키고 있습니다.

백엔드

– Node, Nest, Java
– RDB(mysql)
– GCP
– Docker, websocket, MQ(message Queue)
– RestfulAPI

당사의 백엔드 개발자들은 Node.js, Nest.js, Java를 선택하여 확장성과 성능을 극대화하며, 데이터 일관성을 보장하기 위해 RDB(mysql)을 활용합니다. Google Cloud Platform(GCP)을 통해 안정성과 다양한 서비스를 제공하며, Docker, Websocket, MQ(Message Queue)를 사용하여 개발 및 배포 과정을 효율화하고 실시간 통신 및 이벤트 기반 아키텍처를 구현합니다. 또한 Restful API를 통해 클라이언트와의 효율적인 통신을 지원하고, 다양한 플랫폼과 디바이스에서의 호환성을 유지합니다.

프론트엔드

– React, Next.js, JavaScript, TypeScript
– Styled-components or Tailwindcss
– Docker
– GCP Deploy, CICD

당사의 프론트엔드 개발팀은 React, Next.js, JavaScript, TypeScript를 선택하여 개발 효율성과 사용자 경험을 향상시키고, Styled-components 또는 Tailwind CSS를 통해 유연하고 재사용 가능한 UI 스타일링을 구현합니다. 또한 Docker를 활용하여 개발 및 배포 환경을 효율적으로 관리하며, GCP Deploy와 CI/CD 기술을 통해 안정성과 개발 속도를 높이고, 개발자들이 더욱 신속하게 개발 및 배포할 수 있도록 지원합니다.

데이터분석가

– Python, R, TensorFlow, PyTorch

우리 회사에서는 데이터 분석가들이 Python, R, TensorFlow, PyTorch를 사용하여 데이터 처리, 시각화, 통계 분석, 딥러닝 모델 구축을 수행합니다. Python은 다양한 라이브러리와 풍부한 생태계를 가지고 있어 다양한 작업에 활용되며, R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 특화되어 있습니다. TensorFlow와 PyTorch는 각각 딥러닝 모델의 구축과 학습에 사용되며, 데이터 분석가들은 이를 통해 유용한 인사이트를 도출하여 비즈니스 결정에 기여합니다.

시스템 엔지니어

– Ubuntu, RHEL, GCP, Proxmox, Hyper-v, VMware
– VNC, RDP, SSH, FileServer
– Network skill

우리 회사의 시스템 엔지니어들은 Ubuntu, RHEL, GCP, Proxmox, Hyper-V, VMware 등 다양한 운영 체제와 가상화 플랫폼을 활용하여 유연하고 안정적인 사내 IT 인프라를 구축하고 관리합니다. 또한, 회사의 주요 사업인 바로팩토리 서비스를 위한 업체 시스템 구축과 이와 관련된 공작기계와 통신 환경 구축 및 설치 후 유지보수를 담당하는 회사 핵심 사업에 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

R&D성과

R&D Performance

자체솔루션

  • 바로팩토리 v1.0 : SaaS 기반 생산현황 모니터링 및 분석 서비스.다수 업체 상용 서비스 중
  • 바로팩토리 v2.0 개발 진행중

바로팩토리 홈페이지

정부 R&D 과제

  • 공작기계의 디지털트윈을 구현하는 스마트제조용 서비스플랫폼 개발 (2020 ~ 2022, 완료)

  • 제조 데이터의 수집,분석을 통해 클라우드에 구축된 빅데이터를 기반으로 AI알고리즘을 통한 자동생산계획 (Advanced Planning and Scheduling)수립 지원 솔루션 개발(2020 ~ 2022, 완료)

스마트공장 구축 실적

  • 스마트공방 기술보급 사업 2곳 진행(2023)

  • 데이터바우처 지원사업 1곳 진행(2023)